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使用过python做数据分析的小伙伴都知道，matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
matplotlib算是python绘图的元老级库，类似编程语言里的C语言。很多其它的python绘图库是基于matplotlib开发的，比如seaborn、ggplot、plotnine、holoviews、basemap等。
matplotlib可用于python脚本、python shell、jupyter notebook、web等。最适合来运行matplotlib绘图的工具是jupyter notebook，本教程也是基于该工具做实验。这是一种交互式笔记本，在浏览器上运行代码，能直接显示运行结果和图表，详情可见jupyter notebook介绍。
柱状图、点线图、直方图、饼图、堆积柱状图、填充直方图、直方散点图、面积图、趋势图、箱型图、小提琴图、数据地图、雷达图、漏斗图、嵌套饼图、各类三维图等等，不胜枚举。
列出部分图样，详情可见：matplotlib gallery
使用matplotlib绘图主要是用到其pyplot模块，它可以程序化生成多种多样的图表，只需要简单的函数就可以自主化定制图表，添加文本、点、线、颜色、图像等元素。
这些元素需要通过pyplot模块里方法去控制，以后的实例中会挨个介绍。
matplotlib及其依赖包可以通过pip安装，非常简单。在命令行中输入：
pip install matplotlib
对于新手，疲于安装各种包。可以直接下载安装Anaconda，包含了python及数百个数据科学第三方库，一劳永逸。
1、打开jupyter notebook，新建python3笔记本，以下界面：
2、导入pyplot模块，使用magic图像函数用来在notebook中显示图表
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline #magic函数3、键入绘图代码
plt.figure() #创建一个figure对象
plt.plot([1, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],label='my first line') #绘图函数plot
plt.legend() # 图例函数，用于调整图例位置等
plt.xlabel('X') # x轴标签
plt.ylabel('Y') # y轴标签
plt.show() # 显示图表4、结果
plot() : 根据给的x和y值绘制直线或标记图
figure() : 创建一个新的图表
legend() : 在图表上放置图例
xlabel() : 设置x轴标签
ylabel() : 设置y轴标签
show() : 显示图表
以上是“python中matplotlib是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
